樊冬明,任羿,劉林林,劉叔正,樊劍,王自力
(北京航空航天大學(xué) 可靠性與系統(tǒng)工程學(xué)院,北京 100191)
GO 法(GO methodology)[1]是一種以成功為導(dǎo)向的系統(tǒng)概率分析技術(shù),對于多狀態(tài)、有時序的系統(tǒng),尤其對有實際物流如氣流、液流、電流等過程系統(tǒng)具有很強的可靠性、安全性建模描述能力.在工程系統(tǒng)中,組成部件和設(shè)備經(jīng)常是可修復(fù)的,現(xiàn)有的可修算法[2]是以可修操作符的概率公式為基礎(chǔ),先求得可修系統(tǒng)的等效故障率和等效維修率,然后再考慮操作符之間的相關(guān)性參數(shù),最終通過一系列轉(zhuǎn)換求得等效操作符的可用度.在該方法中,如果輸入信號存在共有信號則需先將共有信號分離出去[3],進行操作符邏輯計算后,再將共有信號合并,再考慮停工相關(guān)、維修相關(guān)等復(fù)雜參數(shù).這些問題都影響了GO法在實際工程中的廣泛應(yīng)用.
動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Dynamic Bayesian Networks,DBN)是建立在靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和Markov模型基礎(chǔ)上的圖形結(jié)構(gòu).因為其具有描述事件多態(tài)性和非確定性邏輯關(guān)系的能力且能夠保證較高的精度,所以常用來分析有時序的動態(tài)復(fù)雜系統(tǒng).自21世紀(jì)初,動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在可靠性領(lǐng)域中應(yīng)用的愈加廣泛.2003年,法國學(xué)者針對動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜制造過程形式化建模的問題進行了研究[4];2005年,美國學(xué)者在對動態(tài)故障樹的研究中加入了動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò),使其能夠更加完整地描述動態(tài)過程[5];2009年,文獻[6]提出了基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的系統(tǒng)可靠性研究.
近年來,國內(nèi)研究人員也對動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在可靠性中進行了深入的研究.2008年,文獻[7]提出了基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)故障樹分析方法,并給出了定量分析方法;2012年,動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)被應(yīng)用在配電系統(tǒng)的可靠性研究上,很好地描述了其保護裝置的動態(tài)演變過程[8];經(jīng)過進一步的研究發(fā)展,2014年,文獻[9]基于T-S故障樹和動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)提出了模糊可靠性評估的新方法,解決了傳統(tǒng)故障樹無法描述節(jié)點間模糊性邏輯關(guān)系的缺點.目前,動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已在動態(tài)可靠性框圖、Markov、故障樹等可靠性模型中得以應(yīng)用[10-14],但在可修 GO法中并沒有得到應(yīng)用.
本文提出一種基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法,統(tǒng)一描述GO法模型中的靜態(tài)和動態(tài)行為,簡化GO法針對可修特性的算法過程.首先介紹了GO法可修理論和動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基本理論,給出操作符的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)映射規(guī)則,并針對操作符之間的相關(guān)性行為(停工相關(guān)、備份相關(guān)、維修相關(guān))給出了定量計算公式.最后,結(jié)合案例說明算法的操作步驟,同時分析系統(tǒng)的可用度曲線及在給定時間點下的可靠性相關(guān)參數(shù).
在本文提出的新算法中,無需考慮共有信號等問題,并且對于停工相關(guān)、維修相關(guān)、備件相關(guān)等可修動態(tài)特性也能進行統(tǒng)一的形式化描述,根據(jù)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)情況,直接描述系統(tǒng)的靜態(tài)和動態(tài)特性,并結(jié)合成熟算法,不僅可以得到每一時刻的可靠性參數(shù),還可得到系統(tǒng)可用度的變化曲線,簡化了GO法可修系統(tǒng)的計算過程,便于工程人員掌握和應(yīng)用.
系統(tǒng)中的元件、部件或子系統(tǒng)可以統(tǒng)稱為單元,GO法中用操作符來代表單元,用信號流來表示功能單元輸入S、輸出信號R之間的邏輯關(guān)系.GO法模型中共有17類操作符[2],如圖1所示.根據(jù)操作符的作用和運算規(guī)則不同,將操作符分為兩大類型:
1)邏輯操作符:此類操作符沒有狀態(tài)概率數(shù)據(jù),僅代表一種邏輯運算規(guī)則.邏輯操作符包括第2、9、10、11、13、14、15 類操作符.
2)功能操作符:此類操作符包含自身狀態(tài)值及運算邏輯.功能操作符包括第 1、3、4、5、6、7、8、12、16、17 類操作符.
其中,在工程中最常用的操作符類型為1、2、5、6、7、10、11.本文將針對這些常用操作符進行GO法可修系統(tǒng)的研究.
圖1 GO法操作符類型Fig.1 Type of GO methodology operators
GO法應(yīng)用于可修系統(tǒng)時,操作符代表的單元是可修系統(tǒng),因此操作符的成功狀態(tài)概率P(1)就是可修系統(tǒng)的可用度,操作符的故障狀態(tài)概率P(2)就是可修系統(tǒng)的不可用度,同時其故障率和維修率分別為 λ、μ[2].在工程系統(tǒng)中,λ 和 μ 一般服從指數(shù)分布,其值為常數(shù).
動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)在時間上的一種擴展.它由初始網(wǎng)絡(luò)和轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成,將時間因素引入其中,使得貝葉斯網(wǎng)絡(luò)隨時間變化,數(shù)據(jù)發(fā)生相應(yīng)的轉(zhuǎn)移變化[15].整個網(wǎng)絡(luò)含有有限個時間片段,每個時間段都有其對應(yīng)的條件概率表(Conditional Probability Table,CPT).
如圖2所示為“與”邏輯關(guān)系對應(yīng)的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò),A(T)、B(T)為其兩個輸入的初始網(wǎng)絡(luò);A(T+ΔT)、B(T+ΔT)為其轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò),R(T)為其初始網(wǎng)絡(luò)的輸出;R(T+ΔT)為其轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)的輸出.在動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析中,通常只關(guān)注轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)的輸出,所以在以下的分析中,用簡化圖2(b)來表示圖2(a)的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò).同時,根據(jù)“與”的邏輯關(guān)系,可得到相應(yīng)的條件概率分布.
圖2 “與”邏輯對應(yīng)的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)Fig.2 Dynamic Bayesian network of logic“AND”
動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為一種形式化方法,可以很好地描述系統(tǒng)中多狀態(tài)、多時序等復(fù)雜特性,考慮基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來對GO法模型中的可修動態(tài)時序特性進行形式化映射,可以有效地結(jié)合兩者的優(yōu)勢,為GO法模型的計算和應(yīng)用提供一種新的途徑[16-17].
對于系統(tǒng)部件,其處于正常工作狀態(tài)和故障狀態(tài)的概率是隨時間變化的,這種隨時間變化的規(guī)律可以用動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來進行表達.如圖3所示為操作符對應(yīng)的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò).在不可修的條件下,在(T+ΔT)時刻處于1狀態(tài)的條件概率為
對于可修部件,只需將式(2)修改為[18]
式中:A(T)=0為部件A在T時刻處于正常工作狀態(tài);A(T)=1為部件A在T時刻處于故障狀態(tài);f(t)為部件A故障概率密度函數(shù);μ(t)為操作符的維修密度函數(shù).
圖3 操作符動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)Fig.3 Dynamic Bayesian network of operator
從操作符(包括輸入信號、操作符本身和輸出信號)到動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)換過程的一般映射規(guī)則的具體步驟如下:
1)將操作符(非邏輯門操作符)及其輸入信號流映射為動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的初始網(wǎng)絡(luò)根節(jié)點,并同時建立相應(yīng)的各初始網(wǎng)絡(luò)根節(jié)點的轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)子節(jié)點,再建立初始網(wǎng)絡(luò)中的父節(jié)點和轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)中的對應(yīng)子節(jié)點連接關(guān)系.
2)將每一路輸出信號流(除第5類操作符)映射為轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)的一個節(jié)點,并建立與步驟1)中轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點的父子關(guān)聯(lián)關(guān)系(前者為子,后者為父).
3)根據(jù)操作符的狀態(tài)概率確定初始網(wǎng)絡(luò)根節(jié)點的先驗概率,并同時確定對應(yīng)轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)中子節(jié)點的條件概率表.
4)根據(jù)操作符的運算邏輯給出所有輸出信號流對應(yīng)的轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)子節(jié)點的條件概率表.
在GO法中,第2、10、11類操作符分別對應(yīng)或、與、M取K 3種邏輯關(guān)系,這3類操作符都有多路信號輸入,一路信號輸出.第2、10類操作符實際為M取K邏輯門的特例,在第2類操作符中K=1,在第10類操作符中K=M.因此只需給出第11類操作符的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)映射和計算過程即可.
如圖4所示為第11類操作符模擬3個輸入信號的3取2邏輯元件,假設(shè)每個輸入信號都僅有兩種狀態(tài)(1—正常,2—故障),根據(jù)第2.1節(jié)的映射規(guī)則,可以得到其相應(yīng)節(jié)點的概率及子節(jié)點的條件概率表.
圖4 第11類操作符及對應(yīng)動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)Fig.4 Type 11 operator and its dynamic Bayesian network
依據(jù)條件概率表,可以得出輸出信號R的成功狀態(tài)(1狀態(tài))的概率,具體計算過程如下:
則
根據(jù)第1.3節(jié)中動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在可修操作符中的定量計算公式可知,式(4)中:
輸入信號SB、SC的計算與SA相似,在此不做贅述.
1)第1、3、8類操作符.
第1、3、8類操作符均為工程上常用的操作符,這3類操作符均有一路輸入信號,一路輸出信號,但其本身狀態(tài)數(shù)不同.本文以第1類操作符為例來說明此類操作符的映射和計算過程.
第1類操作符是最常用的操作符,其模擬只有兩種狀態(tài)的單元(成功,失敗),一般用來模擬電阻、開關(guān)等設(shè)備.
根據(jù)第2.1節(jié)的映射規(guī)則,其相應(yīng)節(jié)點的概率及子節(jié)點的條件概率表如圖5所示.輸出信號的成功狀態(tài)概率為
根據(jù)第1.3節(jié)可知,其中:
2)第5類操作符.
第5類操作符是工程上最常用的輸入操作符,一般作為建模系統(tǒng)的輸入使用.根據(jù)第2.1節(jié)的映射規(guī)則,其相應(yīng)節(jié)點的概率及子節(jié)點的條件概率表如圖6所示.
圖5 第1類操作符及對應(yīng)動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)Fig.5 Type 1 operator and its dynamic Bayesian network
圖6 第5類操作符及對應(yīng)動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)Fig.6 Type 5 operator and its dynamic Bayesian network
依據(jù)條件概率表,可以給出第5類操作符輸出信號的1狀態(tài)概率:
式中:
3)第6、7類操作符.
第6、7類操作符模擬的是有兩個輸入信號一個輸出信號的元件,其本身具有3種狀態(tài)(狀態(tài)值:0,1,2).第6類操作符在兩個輸入均正常時才有輸出信號,一般用來模擬常開的接觸器、未合上的電閘等.第7類操作符恰好相反,其在兩個輸入均正常時,輸出信號被截斷,一般用來模擬常閉的接觸器、常開的流體閥門等.
根據(jù)第2.1節(jié)的映射規(guī)則,第6類操作符的GO法模型、對應(yīng)的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及條件概率表如圖7所示.依據(jù)條件概率表,操作符6的輸出信號的成功狀態(tài)概率的具體計算步驟為
則
對于第7類操作符,只需要根據(jù)其邏輯修改圖7中的條件概率表即可,計算步驟與上述第6類操作符類似.
圖7 第6類操作符及對應(yīng)動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)Fig.7 Type 6 operator and its dynamic Bayesian network
在工程系統(tǒng)中,單元和單元之間往往不是相互獨立的,在停工、備用、維修等方面存在相關(guān)性,相關(guān)性表現(xiàn)在以下方面[2,18]:
1)停工相關(guān):可修系統(tǒng)由于某些單元的故障而停工維修時,沒有發(fā)生故障的單元隨系統(tǒng)的停工而停止工作,且不再發(fā)生故障.這種相關(guān)性定義為停工相關(guān).
在工程中,停工相關(guān)一般表現(xiàn)為串聯(lián)或與門形式,本文以串聯(lián)為例,如圖8所示.系統(tǒng)的最終輸出只有兩種狀態(tài),狀態(tài)0僅用來表現(xiàn)操作符的工作狀態(tài),所以通過計算可求得:PR(0)=0.在備用相關(guān)和維修相關(guān)中與上述情況相似,不再贅述.假設(shè)1-1、1-2均有3種狀態(tài)(0—停工等待,1—正常,2—故障),其中狀態(tài)0為停工相關(guān)中的中間狀態(tài),R為其串聯(lián)輸出.
2)備用相關(guān):假設(shè)冗余單元處于備用狀態(tài)時不會發(fā)生故障或發(fā)生故障率較小,那么冗余備用單元發(fā)生故障就和其余單元是否處于故障狀態(tài)有關(guān),這種相關(guān)性定義為備用相關(guān).
現(xiàn)假設(shè)備件系統(tǒng)中包含一個主部件1-1和一個備份部件1-2,且兩個部件均為兩狀態(tài)單元.假設(shè)當(dāng)部件1-1正常工作時,備件1-2處于備份狀態(tài),故障率為0.其GO法模型及其對應(yīng)的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)如圖9所示.
根據(jù)圖9中的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點,則系統(tǒng)的故障概率為
式中:f2(t)為備件操作符1-2的失效密度函數(shù);μ1(t)為操作符1-1的修復(fù)密度函數(shù);PR(2)為系統(tǒng)故障概率.
3)維修相關(guān):當(dāng)可修系統(tǒng)有多個單元同時處于故障狀態(tài),而維修工不足,即有些單元在發(fā)生故障后不能及時維修.這種相關(guān)性定義為維修相關(guān).
假設(shè)操作符1-1、1-2均有3種狀態(tài)(0—等待維修,1—正常,2—維修),且維修工數(shù)為1,R為其輸出.其GO法模型及其對應(yīng)的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)如圖10所示.
圖8 操作符之間的停工相關(guān)Fig.8 Shutdown dependence between operators
圖9 操作符之間的備用相關(guān)Fig.9 Standby dependence between operators
圖10 操作符之間的維修相關(guān)Fig.10 Repair dependence between operators
根據(jù)圖10中的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點,則系統(tǒng)的故障概率為
本節(jié)中通過核電站高壓注水系統(tǒng)的實際案例來對算法的流程步驟進行詳細的描述.隨著傳統(tǒng)資源的稀缺,新型能源逐漸成為了全球化的熱點.核能源作為清潔、環(huán)保的新型能源已成為各國競相開發(fā)的對象.而核電站中的高壓注水系統(tǒng)是核電站中重要的安全系統(tǒng)之一其作用是向堆芯注入冷卻劑,保持反應(yīng)堆冷卻劑的數(shù)量,維持堆芯繼續(xù)冷卻,使反應(yīng)堆中的余熱安全轉(zhuǎn)移.
核電站高壓注水系統(tǒng)由水箱經(jīng)過主閥門分兩路供水,第一路由3個隔離閥、3個上沖離心泵和3個逆止閥組成3條支路,經(jīng)過隔離閥直接向核電站的主回路冷端注水.另一路由2個隔離閥、2個安全閥和2個逆止閥組成2條支路,通過隔離閥直接向核電站的主回路熱端注水,同時也向主回路冷端注水.
如圖11所示是核電站高壓注水系統(tǒng)的GO法建模圖,其中的功能操作符均只有兩種狀態(tài)(1—成功,2—故障),要求計算冷端注入(信號流23)和熱端注入(信號流22)的成功和故障概率.該GO圖模型中,信號流2輸出的第一路的3條支路是可修的,其余操作符均不考慮修復(fù)問題.且操作符18是3取2的冗余并聯(lián)子系統(tǒng),操作符19是2取1的冗余并聯(lián)子系統(tǒng),表1列出了可修操作符的可靠性參數(shù),表2列出了不可修操作符的可靠性參數(shù).
圖11 核電站高壓注水系統(tǒng)GO圖Fig.11 High-pressure-water-infusion system GO graph of nuclear power station
表1 核電站高壓注水系統(tǒng)可修操作符數(shù)據(jù)Table 1 Repairable operator data of high-pressure water-infusion system of nuclear power station
表2 核電站高壓注水系統(tǒng)不可修操作符數(shù)據(jù)Table 2 Unrepairable operator data of high-pressure water-infusion system of nuclear power station
根據(jù)第1.3節(jié)和第2.4節(jié)中的定量計算,首先對系統(tǒng)中的可修操作符進行動態(tài)貝葉斯轉(zhuǎn)換,并對其進行計算,得到可修操作符的動態(tài)數(shù)據(jù);然后對不可修操作符進行動態(tài)貝葉斯轉(zhuǎn)換,最終將整個系統(tǒng)連接成動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò).根據(jù)GO圖的結(jié)構(gòu)及其對應(yīng)的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò),通過軟件GeNIe2.0來建立動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò),利用成熟的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法來最終求得系統(tǒng)的成功和失敗概率,如圖12所示.
圖12中代表設(shè)備本身的節(jié)點向其本身發(fā)出的信號代表操作符本身的狀態(tài)從初始網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)移到轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò);其他節(jié)點均代表操作符的輸入信號.
假設(shè)所有部件在初始狀態(tài)均為正常工作狀態(tài),即在初始時刻t=0 h時,PR(1)=1,PR(2)=0.輸入在t=1 h時設(shè)備節(jié)點的數(shù)據(jù),如表3所示.
圖12 核電站高壓注水系統(tǒng)動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)移圖Fig.12 Dynamic Bayesian network transition diagram of high-pressure-water-infusion system of nuclear power station
表3 核電站高壓注水系統(tǒng)部件動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點概率Table 3 Components of high-pressure-water infusion system of nuclear power station and their probability of DBN nodes
將表3中的數(shù)據(jù)填入到軟件中,最終計算出核電站高壓注水系統(tǒng)冷端和熱端的動態(tài)可用度如圖13所示,并且計算在t=500 h時系統(tǒng)輸出的可靠性數(shù)據(jù),如表4所示.
由圖13可見,系統(tǒng)的可用度隨著時間逐漸減低,且由于不可修操作符的存在,其在故障后無法進行修復(fù),使得系統(tǒng)可用度無法最終達到一個穩(wěn)態(tài)值.
圖13 核電站高壓注水系統(tǒng)動態(tài)可用度Fig.13 Dynamic availability of high-pressure water-infusion system of nuclear power station
表4 核電站高壓注水系統(tǒng)可靠性參數(shù)結(jié)果(t=500 h)Table 4 Results of high-pressure-water-infusion system reliability parameters of nuclear power station(t=500 h)
本文提出了基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的GO法可修系統(tǒng)新算法,給出了基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的可修GO法定量計算公式,并對可修操作符的動態(tài)相關(guān)性進行了定量計算,最后通過核電站高壓注水系統(tǒng)的案例來說明算法的應(yīng)用流程,經(jīng)驗證表明:
1)新算法無需考慮共有信號問題,可根據(jù)系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)直接將操作符轉(zhuǎn)換成為動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型.
2)新算法可通過成熟的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)軟件對可修復(fù)操作符直接進行定量求解.
3)新算法計算簡便且轉(zhuǎn)換過程簡單直觀,易于理解,便于GO法在工程中的推廣應(yīng)用.
References)
[1] Shen Z P,Gao J,Huang X R.A new quantification algorithm for the GO methodology[J].Reliability Engineering & System Safety,2000,67(3):241-247.
[2]沈祖培,黃祥瑞.GO法原理及應(yīng)用:一種系統(tǒng)可靠性分析方法[M].北京:清華大學(xué)出版社,2004:14-40.Shen ZP,Huang X R.Principle and application of GO methodology[M].Beijing:Tsinghua University Press,2004:14-40(in Chinese).
[3] Shen Z P,Wang Y,Huang X R.A quantification algorithm for a repairable system in the GO methodology[J].Reliability Engineering & System Safety,2003,80(3):293-298.
[4] Weber P,Jouffe L.Reliability modelling with dynamic Bayesian network[C]∥5th IFAC Symposium on Fault Detection Supervision and Safety of Technical Processes.Washington,D.C.:Elsevier Science,2003.
[5] Boudali H,Dugan J B.A new Bayesian network approach to solve dynamic fault trees[C]∥51st Annual Reliability and Maintainability Symposium,RAMS 2005:The International Symposium on Product Quality and Integrity.Piscataway,NJ:IEEE Press,2005:451-456.
[6] Portinale L,Raiteri D C,Montani S.Supporting reliability engineers in exploiting the power of dynamic Bayesian networks[J].International Journal of Approximate Reasoning,2009,51(2):179-195.
[7]周忠寶,馬超群,周經(jīng)倫,等.基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)故障樹分析[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2008,2(2):35-42.Zhou Z B,Ma C Q,Zhou JL,et al.Dynamic fault tree analysis based on dynamic Bayesian networks[J].Systems Engineering-Theory & Practice,2008,2(2):35-42(in Chinese).
[8]蘇傲雪,范明天,李仲來,等.基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的配電系統(tǒng)可靠性分析[J].華東電力,2012,11(11):1912-1915.Su A X,F(xiàn)an M T,Li Z L,et al.Reliability analysis of distribution system based on dynamic Bayesian network[J].East China Electric Power,2012,11(11):1912-1915(in Chinese).
[9]姚成玉,陳東寧,王斌.基于T-S故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的模糊可靠性評估方法[J].機械工程學(xué)報,2014,50(2):193-201.Yao C Y,Chen D N,Wang B.Fuzzy reliability assessment method based on T-S fault tree and Bayesian network[J].Journal of Mechanical Engineering,2014,50(2):193-201(in Chinese).
[10]周忠寶,董豆豆,周經(jīng)倫.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在可靠性分析中的應(yīng)用[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2006,6(6):95-98.Zhou Z B,Dong D D,Zhou J L.Application of Bayesian networks in reliability analysis[J].Systems Engineering-Theory &Practice,2006,6(6):95-98(in Chinese).
[11]鄧鑫洋,鄧勇,章雅娟,等.一種信度馬爾科夫模型及應(yīng)用[J].自動化學(xué)報,2012,38(4):666-668.Deng X Y,Deng Y,Zhang Y J,et al.A belief Markov model and its application[J].Acta Automatica Sinica,2012,38(4):666-668(in Chinese).
[12] Druzdzel M J.SMILE:Structural modeling,inference,and learning engine and GeNIe:A development environment for graphical decision-theoretic models[C]∥Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence.Orlando,F(xiàn)lorida:AAAI/IAAI,1999:900-901.
[13] Doguc O,Ramirez-Marquez JE.An automated method for estimating reliability of grid systems using Bayesian networks[J].Reliability Engineering & System Safety,2012,104(1):96-105.
[14] Chu B B.GO methodology:Overview manual,EPRI NP-3123[R].Kansas City:Electric Power Research Institute,1983:125-130.
[15]李海軍.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論在裝備故障診斷中的應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,2009:60-82.Li H J.Application of Bayesian network in fault diagnosis of military equipment[M].Beijing:National Defense Industry Press,2009:60-82(in Chinese).
[16] Mi J,Li Y,Huang H Z,et al.Reliability analysis of multi-state systems with common cause failure based on Bayesian networks[C]∥Proceedings of 2012 International Conference on Quality,Reliability,Risk,Maintenance,and Safety Engineering.Piscataway,NJ:IEEE Press,2012:1117-1121.
[17]馬德仲,周真,于曉洋,等.基于模糊概率的多狀態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可靠性分析[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2012,34(12):2607-2611.Ma D Z,Zhou Z,Yu X Y,et al.Reliability analysis of multistate Bayesian networks based on fuzzy probability[J].Systems Engineering and Electronics,2012,34(12):2607-2611(in Chinese).
[18]周忠寶.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率安全評估方法及應(yīng)用研究[D].長沙:國防科學(xué)技術(shù)大學(xué),2006.Zhou Z B.Research on methods and application of probabilistic safety assessment based on Bayesian networks[D].Changsha:National University of Defense Technology,2006(in Chinese).
[19]劉林林,任翌,王自力,等.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的GO法模型算法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2015,37(1):212-218.Liu L L,Ren Y,Wang Z L,et al.Algorithm based-on Bayesian networks for GO methodology[J].Systems Engineering and Electronics,2015,37(1):212-218(in Chinese).